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交通流特征深度认知的车队运行参数优化方法 被引量：4
1
作者 陈俊杰 上官伟 +2 位作者 蔡伯根 王剑 柴琳果 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期264-274,共11页
为提升车队对周围交通流环境的认知能力,获取车队周围多车的运行模式,同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模式的诱导变化,为提升车队及交通流整体运行效率提供优化策略,提出了基于狄利克雷混和高斯过程的车队周围... 为提升车队对周围交通流环境的认知能力,获取车队周围多车的运行模式,同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模式的诱导变化,为提升车队及交通流整体运行效率提供优化策略,提出了基于狄利克雷混和高斯过程的车队周围多车运行模式获取算法,将车队周围多车车辆的复杂运行模式视为混和高斯过程,利用狄利克雷分布作为高斯混和权重的先验分布,建立车队周围多车运行模式速度场,从而获取车队周围多车运行模式并分类;通过比较不同多车运行模式下车队的运行效率,提升车队对所处运行环境的认知能力。研究结果表明:利用非参数贝叶斯算法将复杂的多车运行状态进行分类,获取的车队周围多车运行模式可表现为对车队运行效率产生不同影响的速度场;通过将车队周围的多车运行仿真数据分成多个运行模式,可获取不同多车运行模式下车队及交通流整体运行特性;通过更改车队运行参数,观察不同多车运行模式的占比变化,可获取车队运行参数对所处运行环境改变的影响趋势;车队周围多车运行模式的获取,不仅可以提升车队对周围运行环境的认知能力,使得车队能够选取有利路径行驶,同时能够为车队运行策略的优化提供有效的信息。 展开更多
关键词 交通工程 多车运行模式 非参数贝叶斯 车队运行参数优化 运行效率提升 自动驾驶
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子空间聚类的非参数模型及变分贝叶斯学习
2
作者 卿湘运 王行愚 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1333-1343,共11页
子空间聚类的目标是在不同的特征子集上对给定的一组数据归类.此非监督学习方法试图发现数据"在不同表达下的相似"模式,并且引起了相关领域大量的关注和研究.首先扩展Hoff提出的"均值与方差平移"模型为一个新的基... 子空间聚类的目标是在不同的特征子集上对给定的一组数据归类.此非监督学习方法试图发现数据"在不同表达下的相似"模式,并且引起了相关领域大量的关注和研究.首先扩展Hoff提出的"均值与方差平移"模型为一个新的基于特征子集的非参数聚类模型,其优点是能应用变分贝叶斯方法学习模型参数.此模型结合Dirichlet过程混合模型和选择特征子集的非参数模型,能自动选择聚类个数和进行子空间聚类.然后给出基于马尔可夫链蒙特卡罗的参数后验推断算法.出于计算速度上的考虑,提出应用变分贝叶斯方法学习模型参数.在仿真数据上的实验结果及在人脸聚类问题上的应用均表明了此模型能同时选择相关特征和在这些特征上具有相似模式的数据点.在UCI"多特征数据库"上应用无需抽样的变分贝叶斯方法,其实验结果说明此方法能快速推断模型参数. 展开更多
关键词 混合模型 Dirichlet过程 非参数贝叶斯 马尔可夫链蒙特卡罗 变分学习
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车队认知能力增强的通信区块间隙优化方法 被引量：1
3
作者 陈俊杰 上官伟 +2 位作者 蔡伯根 王剑 柴琳果 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期283-292,共10页
为了在单车超越车队的过程中缩短超车车辆与车队间通信范围,减少车队通信压力.锁定影响车辆入队的关键车队区块,同时通过将待进入关键区块的车队进行间隙优化调整,为驾驶人提供定制化换道入队引导服务,提出了基于驾驶人超车风格特征参... 为了在单车超越车队的过程中缩短超车车辆与车队间通信范围,减少车队通信压力.锁定影响车辆入队的关键车队区块,同时通过将待进入关键区块的车队进行间隙优化调整,为驾驶人提供定制化换道入队引导服务,提出了基于驾驶人超车风格特征参数的车队内信息传输关键区块锁定算法,通过分析影响驾驶人换道入队位置范围的关键因素,将驾驶人换道入队过程分为本车道速度调整过程与入队速度调整过程,利用非参数贝叶斯算法获取驾驶人超车换道特征数据并提出基于关键区块所在车队位置序列的车辆间隙优化调整策略。研究结果表明:超车车辆加速度、与前车预计碰撞时间、与车队相对速度是影响驾驶人换道入队范围的关键因素;通过非参数贝叶斯算法将超车车辆运行数据分类获取的驾驶人换道入队驾驶操作基元.可准确提供驾驶人行为特征关键参数;通过将驾驶人换道特征分为48个子类型,可锁定驾驶人换道入队范围且车队关键区块范围随着超车车辆与车队速度差值不同在各个特征类型上呈现不同变化趋势;针对驾驶人入队特征对待进入车队关键区块的车辆间隙进行优化调整,不仅可以为驾驶人提供可接受的驾驶辅助信息.同时减少了车队间隙产生过程中车辆加速度范围,提升了车队运行的舒适性。 展开更多
关键词 交通工程 车队通信关键区块 非参数贝叶斯 间隙优化 超车行为
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Dirichlet过程及其研究进展
4
作者 夏业茂 刘应安 《数学进展》 CSCD 北大核心 2017年第5期641-666,共26页
非参数贝叶斯分析主要是将兴趣参数或潜变量的分布视为随机的并赋予一个先验分布.作为分布函数的分布,Dirichlet过程是目前非参数贝叶斯分析中最受欢迎的先验分布,并受到广泛的关注.本文对近几十年来Dirichlet过程的发展作了一下回顾和... 非参数贝叶斯分析主要是将兴趣参数或潜变量的分布视为随机的并赋予一个先验分布.作为分布函数的分布,Dirichlet过程是目前非参数贝叶斯分析中最受欢迎的先验分布,并受到广泛的关注.本文对近几十年来Dirichlet过程的发展作了一下回顾和总结,并就Dirichlet过程在潜变量模型中的应用做了介绍. 展开更多
关键词 非参数贝叶斯 Dirichlet过程 Pdlya urn抽样 Sethurmann表示 Dirichlet混合过程 相依Dirichlet过程 马尔可夫链蒙特卡洛 分块Gibbs抽样器
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基于Dirichlet过程混合模型的滚动轴承运行状态识别
5
作者 瞿家明 周易文 +1 位作者 王恒 黄希 《轴承》 北大核心 2018年第9期58-62,共5页
针对滚动轴承的运行状态识别问题,利用典型DP混合模型良好的聚类特性,提出了基于DPMM的滚动轴承运行状态识别算法,并推导了算法聚类的详细步骤。利用轴承状态监测数据进行了验证和分析,结果表明:DPMM算法不依赖于训练样本,模型结构能够... 针对滚动轴承的运行状态识别问题,利用典型DP混合模型良好的聚类特性,提出了基于DPMM的滚动轴承运行状态识别算法,并推导了算法聚类的详细步骤。利用轴承状态监测数据进行了验证和分析,结果表明:DPMM算法不依赖于训练样本,模型结构能够随着观测数据的变化实现自适应变化和动态调整,自动识别轴承的运行状态数;同时,识别结果不依赖于DPMM算法初始参数的选择,具有较强的稳定性和适应性。 展开更多
关键词 滚动轴承 状态识别 非参数bayes模型 Dirichlet过程混合模型
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幂函数模型下恒加寿命试验的非参数贝叶斯分析
6
作者 刘斌 师义民 +1 位作者 蔡静 王瑞兵 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2016年第6期617-631,共15页
线性加速模型常用于恒定应力加速寿命试验的统计分析,这与实际不完全相符.本文建立幂函数加速模型,给出了不同恒定加速应力水平间寿命分位数的关系,利用最小二乘法估计了加速模型的参数及特征标系数向量,从而实现不同应力水平间寿命数... 线性加速模型常用于恒定应力加速寿命试验的统计分析,这与实际不完全相符.本文建立幂函数加速模型,给出了不同恒定加速应力水平间寿命分位数的关系,利用最小二乘法估计了加速模型的参数及特征标系数向量,从而实现不同应力水平间寿命数据的相互转换.采用Dirichlet过程先验,分别在完全数据情形和截尾数据情形下,得到可靠度函数的后验分布与非参数贝叶斯估计,并证明了后验估计的一致性.最后,通过一个金属氧化物半导体电容寿命实例说明了所建模型的效果. 展开更多
关键词 恒加试验 幂函数 非参数贝叶斯 Dirichlet过程 截尾数据
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